MCP Study Project

这是一个基于 pnpm monorepo 的项目，旨在学习和演示 Model Context Protocol (MCP) 的使用。

目录结构

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├── apps
│   ├── fetch-mcp-server    # MCP 服务器，提供基于 URL 内容的问答服务
│   ├── mcp-client          # MCP 客户端，用于与 MCP 服务器交互
│   └── weather-mcp-server  # MCP 服务器，提供天气查询服务
├── packages
│   └── mcp-client-core     # (规划中) MCP 客户端核心逻辑
├── package.json            # 根项目的 package.json
├── pnpm-lock.yaml
└── pnpm-workspace.yaml     # pnpm monorepo 配置文件

主要功能

fetch-mcp-server

• 描述: 一个 MCP 服务器，它接收一个 URL，获取该 URL 的内容，并允许客户端基于这些内容进行提问。
• 主要依赖: @modelcontextprotocol/sdk, express, jsdom, turndown, zod
• 启动脚本: (通过 mcp-client 间接启动)

weather-mcp-server

• 描述: 一个 MCP 服务器，提供天气查询服务。它使用和风天气 API 获取指定地点的天气预报。
• 主要依赖: @modelcontextprotocol/sdk, express, dotenv, zod
• 启动脚本: (通过 mcp-client 间接启动)
• 环境变量: 需要设置 QWEATHER_API_KEY (和风天气 API 密钥)。可选设置 QWEATHER_API_HOST。

mcp-client

• 描述: 一个 MCP 客户端，可以连接到一个或多个 MCP 服务器，并通过命令行与这些服务器进行交互。
• 主要依赖: @anthropic-ai/sdk, @modelcontextprotocol/sdk, dotenv, readline
• 启动脚本: 见下方 "如何运行" 部分。
• 环境变量: 需要设置 ANTHROPIC_API_KEY (Anthropic API 密钥)。

如何构建

在项目根目录下运行以下命令来构建所有子项目：

pnpm build

这将递归执行 apps 目录下所有子包中定义的 build 脚本 (通常是 rslib build)。

如何运行

确保在运行前已经成功构建了所有项目 (pnpm build)。

运行 weather-mcp-server 和 mcp-client

此命令将启动 weather-mcp-server 并通过 mcp-client 与其交互。

pnpm run dev:weather

运行 fetch-mcp-server 和 mcp-client

此命令将启动 fetch-mcp-server 并通过 mcp-client 与其交互。

pnpm run dev:fetch

运行所有服务

此命令将同时启动 weather-mcp-server 和 fetch-mcp-server，并允许 mcp-client 与两者交互。

pnpm run dev

注意:

• mcp-client 会尝试连接到命令行参数中指定的所有服务器。
• 确保在运行前已在相应的 .env 文件中或通过其他方式设置了所需的环境变量：
  • mcp-client: ANTHROPIC_API_KEY
  • weather-mcp-server: QWEATHER_API_KEY

依赖项

主要的依赖项已在各个子项目的功能描述中列出。详细的依赖关系请查看各个子项目的 package.json 文件。

• Monorepo管理: pnpm
• 构建工具: rslib (用于各子包)
• 代码检查与格式化: biomejs/biome
• 核心协议: @modelcontextprotocol/sdk
• AI模型: @anthropic-ai/sdk (用于 mcp-client)
• Web服务: express
• 环境变量管理: dotenv
• 数据校验: zod

TODO / 未来优化方向

• mcp-client:
  • 支持配置和切换不同厂商的大语言模型 (LLM)，而不仅仅是 Anthropic。
  • 实现更友好的用户交互界面，例如使用 Web UI 替代命令行。
  • 增加对多轮对话历史的管理和记忆功能。
  • 允许用户在客户端自定义或注册新的 MCP 工具。
• fetch-mcp-server:
  • 优化内容提取逻辑，提高对不同网页结构的适应性和准确性。
  • 增加对不同文件类型的支持 (例如 PDF, DOCX)。
  • 实现内容缓存机制，避免重复获取相同 URL 的内容。
• weather-mcp-server:
  • 支持更多的天气数据源，提供更全面的天气信息。
  • 增加对地理位置名称的模糊匹配和纠错功能。
• 通用优化:
  • 完善单元测试和集成测试，确保代码质量。
  • 增加更详细的日志记录和错误处理机制。
  • 考虑将核心的 MCP Server 和 Client 逻辑进一步抽象和封装，发布为可独立使用的 npm 包。
  • 探索将 MCP Server 部署到 Serverless 平台的可行性。
  • 增加对 MCP 协议安全性的考虑，例如认证和授权机制。